项目要求和机会
每年出版, 课程目录列出了学术课程——专业的要求, 未成年人, 和浓度. 每个布林莫尔的学生必须在大二结束前宣布一个专业. 学生也可以选修辅修或主修科目，但这两项都不需要获得a.B. 学位. 学生在申报专业时必须遵守《推荐全球十大博彩公司排行榜》中规定的要求, 辅修和/或专业.
课程目录还列出了学院的要求. 学生必须遵守在进入布林茅尔学院时公布的学院要求.
数据是现代生活中无处不在的一个方面. 商业, 政府, 非营利组织的日常运作和规划越来越依赖于数据. 每天都会产生大量的个人数据. 如何使用和解释这些数据引发了重大的道德和社会问题，并可能影响个人的福祉和功能, 社区, 环境与社会.
数据科学(DS)副修是一个跨学科的项目，在许多部门都有课程. DS辅修课程为学生提供了学习数据分析的机会, 计算方法, 数据驱动的决策, 数据结构和管理, 以及数据的社会和伦理含义.
学生可以通过选择广泛的课程来完成辅修课程. 数据科学辅修课程旨在为学院所有部门的学生提供学习途径. 学生可以完成数据科学辅修课程，作为对TRICO任何专业的补充.
数据科学辅修要求
辅修课程包括六门课程.
两个基础领域各一门课程:
- 数据分析方法: BIOL B250 Computational Methods in the Sciences; CITY B201 Introduction to GIS for Social & Environmental Analysis; CITY B217 研究 Methods in Social Sciences; CMSC B151(数据结构); ECON B258 Introduction to Econometrics; 数学B195(数据科学统计学); 数学B205(概率论及应用); PSYCH B205 研究 Methods & 统计学或SOCL B265(定量方法)
- 计算机基础: DSCI B100, Introduction to 数据科学; CMSC B110. Introduction to Computing; CMSC B113, Computer Science I; or BIOL 115, Computing Through Biology
从下面的课程列表中选择另外四门课程.
其他次要指引/要求:
- 学生在辅修学分中只能选择两门课程作为主修学分(或其他辅修学分)
- 在这两门基础课程之外的另外四门课程中，至少有两门必须达到200分或以上
如需额外建议，请联络马克•舒尔茨 (mschulz@ahriya.net)，心理学教授和数据科学主任.
课程一览表
| BIOL B115(通过生物学进行计算) |
| BIOL B250(科学计算方法) |
| biolb330生态建模 |
| 城市B201(社会GIS导论 & 环境分析) |
| 城市B217(社会科学研究方法) |
| 城市B328(利用GIS分析地理空间数据) |
| CMSC B109(计算机入门) |
| CMSC B110A(计算机入门) |
| CMSC B113(计算机科学1) |
| CMSC B113A(计算机科学1) |
| CMSC B151(数据结构) |
| 计算机科学信息检索的最新进展 & 网络搜索 |
| 计算机科学新进展:计算文本分析 |
| CSMC H265(数据与算法关键研究) |
| 机器学习 |
| cmsch360a00a机器学习 |
| DSCI B100数据科学概论 |
| DSCI B201数据科学伦理 |
| DSCI B210量化幸福:努力研究和改变幸福 |
| DSCI/PSYCH B314(高级数据科学:回归 & 多元统计) |
| DSCI B315贝叶斯与频率统计推断 |
| ECON B253(计量经济学概论) |
| 经济学B304(计量经济学) |
| ENVS 307渔业科学导论 |
| 气候变化科学[j] |
| HLTH B302健康研究调查方法 |
| 基本概率和统计 |
| 数学B195(数据科学统计学) |
| 数学B205(概率论及应用) |
| 数学208(建模与仿真入门) |
| MATH H201(线性优化) |
| 数学B295(数学选择主题):本课程的“数学建模和可持续性”和“统计学与R”版本 |
| 音乐H255编码音乐 |
| PHIL B258社交媒体中的数据伦理 |
| POLS B233(研究设计与数据分析入门) |
| 心理学318(数据科学与R) |
| 心理学330可重复性研究 |
| 心理学B205(研究方法 & 统计数据) |
| 心理学B205A(研究方法 & 统计数据) |
| SOCL B265(定量方法) |
| SOCL B327(资本 & 连接) |
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数据科学
马克•舒尔茨
心理学教授苏·卡达斯博士.D. 1971年任数据科学教授兼主任
mschulz@ahriya.net
610-526-5039
尼娜Fichera
行政支援人员
nfichera@ahriya.net